压缩感知理论在红外成像中的应用

分析了红外图像的数据特性,并对红外数据进行稀疏化处理,提出了基于压缩感知理论的红外图像成像方法。在红外图像测量平面使用随机观测矩阵进行观测,以少量的数据采样信息获得重建红外图像的足够信息。由实验和仿真计算可知,压缩感知理论应用于红外成像技术,降低了数据采样量,提高了采样速度,并能以较小的误差实现红外图像的重构。     

分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

基于改进K-L变换的特征提取技术

在模式识别中,为解决样本增加时,反复使用传统K L变换进行特征提取耗时多的缺点,提出了一种改进的K L变换方法,该方法利用快速递推算法来计算协方差矩阵,并使用矩阵扰动理论来求解协方差矩阵的特征值和特征向量。仿真试验表明该方法在确保计算精度的前提下,大大减少了运算时间。     

基于LWT的纹理特征提取方法

介绍了一种利用局部沃尔什变换(LWT)提取图像纹理特征的新方法,给出LWT的定义,并分析了LWT系数的统计特性及其各阶矩的纹理鉴别性能。结果表明:自然纹理图像的LWT系数一般不服从正态分布,其偶数阶矩具有较好的纹理鉴别性能,奇数阶矩的纹理鉴别性能较差,因此选取LWT系数的偶数阶(2、4、6阶)矩作为纹理特征。与Haralick[1]、Wang和He[2,3],以及HuiYu[5]等人提出的纹理特征相比,基于LWT的纹理特征具有更好的鉴别性能,并且计算简单。     

基于DSP和FPGA的实时图像瞄准具的设计

提出了一种基于DSP和FPGA的实时图像瞄准具的设计方案。其核心部分实时图像处理系统的设计采用了DSP＋FPGA的混合结构,即DSP作为视频图像处理核心芯片,完成复杂的图像处理算法,而采用FPGA实现视频图像的实时采集与显示,以及系统所有时序和逻辑控制。充分利用DSP高速的图像处理能力,以及FPGA灵活的系统编程能力,大大减轻了DSP的负担,使得DSP能够专心于图像处理,极大地提高了系统的实时性、可靠性与灵活性。     

基于分块的伪Zernike矩归一化的人脸识别方法

以改进的伪Zemike矩相关知识为背景,提出了一种新颖的人脸识别方法。该方法通过将人脸分块,降低了光照条件、人脸表情等外在因素对人脸识别的影响。首先将人脸图像分块并重组矩阵的行和列,然后计算重组后人脸图像的伪Zemike矩,并对其进行归一化处理,最后采用最小邻近分类器进行判别。实验结果表明,该方法对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。在前人的研究基础上,进一步探讨了伪Zemike矩在人脸识别方面的应用。     

基于阵列法检测的激光驾束制导信息场特征提取技术

改变了传统激光驾束制导信息场阵元法检测模式,基于信号处理及阵列法检测技术,构建了制导信息场的检测系统,阐述了基于阵列法检测的信息场评估方法,详细介绍了信息场特征提取技术和硬件实现方法。该方法解决了信息场检测校准精度要求高、过程复杂、人员需求数量多等诸多难题,减少了检测对制导激光器的损伤,使用简便、快捷、高效,已被应用于多种激光驾束制导设备的检测。     

航天部队试验综合能力评估模型研究

根据航天试验综合能力评估的特点和要求,依据系统工程的理论方法,确定了装备、人员和保障能力为主要评估要素,设置了评估层次和控制点,建立了航天试验综合能力评估模型。该模型由下至上分为3个层次：基础层主要对分系统各岗位人员和所属装备进行评估;分系统层主要对人员素质、装备性能和保障能力进行评估;系统层主要对整个系统的综合试验能力进行评估。通过实例表明该模型大大提高了航天试验综合能力量化评估的准确性。     

基于神经网络的舰船目标识别研究

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。     

战场图像情报侦察处理技术及其发展

为了及时了解和掌握图像侦察领域最新的处理技术和发展动态,研究了战场图像情报的特点,主要获取手段,美军目前使用的几种典型战场图像侦察装备,战场侦察图像的融合处理和关键技术。